一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法技术

本发明专利技术提出一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，涉及烧结领域，对烧结配料过程进行优化，增加了求解过程约束能力，提高优配结果与实际生产的匹配度,包括如下步骤：步骤1：收集一定生产条件下的原燃料的需求；步骤2：收集当前市场行情下原燃料的单位成本；步骤3：基于烧结工艺原燃料配比和单位成本，建立烧结工艺数学模型；步骤4：设置烧结工艺数学模型中生产工艺对原燃料配比约束；步骤5：设置烧结工艺数学模型中烧结成分的约束条件；步骤6：基于生产工艺对原燃料配比约束和烧结成分的约束条件的共同约束，调用fmincon函数应用到烧结工艺数学模型中求解，得到最优原燃料在混合料中配比作为烧结配料的优化方案输出。配比作为烧结配料的优化方案输出。配比作为烧结配料的优化方案输出。

【技术实现步骤摘要】
一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法


[0001]本专利技术涉及烧结领域，具体是一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法。

技术介绍

[0002]烧结工艺是钢铁、铁合金、耐火材料等行业中广泛应用的一项关键技术。然而，在实际生产中，配料优化是影响烧结质量和生产效率的关键因素。传统的配料方法存在许多问题，配矿过程主要基于铁矿石成分的综合品位性价比排序，不同矿粉搭配使用时，因不同高炉对烧结矿成分需求不同，现有方法难以充分发挥不同矿粉之间搭配的降本潜力。
[0003]目前本领域研究人员提出了基于现代数学优化方法的烧结配料优化技术。例如遗传算法和粒子群优化算法等。尽管这些算法在配矿过程中提供了很好的优化效果，但它们也存在一些缺陷。例如，这些算法需要大量的实验数据支持，对未使用过的新矿粉优化效果较差。此外，这些算法是基于梯度下降理论进行求解的，求解结果有时会出现使用的矿粉数量过多，且矿粉的使用量过少，难以满足实际生产时受料仓数量、矿粉采购量等因素约束，求解结果无法在生产中直接使用。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是针对现有技术存在的上述问题，克服现有技术的不足之处，设计一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，对烧结配料过程进行优化，增加了求解过程约束能力，提高优配结果与实际生产的匹配度，降低生产成本，改善产品质量稳定性，提高生产效率。
[0005]一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，包括如下步骤：步骤1：收集一定生产条件下的原燃料的需求；步骤2：收集当前市场行情下原燃料的单位成本；步骤3：基于烧结工艺原燃料配比和单位成本，建立烧结工艺数学模型；步骤4：设置烧结工艺数学模型中生产工艺对原燃料配比约束，设定各种原燃料在混合料中质量配比的使用上下限；步骤5：设置烧结工艺数学模型中烧结成分的约束条件，设定各烧结成分的上下限约束进而得到各种原燃料在混合料中配比的约束表达式；步骤6：基于原燃料成产能力的约束条件和烧结成分的约束条件，调用fmincon函数应用到烧结工艺数学模型中进行求解，得到最优原燃料在混合料中配比作为烧结配料的优化方案输出。
[0006]进一步的，步骤3中烧结工艺数学模型为：；
[0007]其中，F为单位混合料的成本，分别表示第i种铁矿粉占混合料的配比、第i种厂内循环料占混合料的配比、第i种熔剂占混合料的配比和第i种燃料占混合料的
配比，单位均为百分比，分别代表第i种铁矿粉的单位价格、第i种厂内循环料的单位价格、第i种熔剂的单位价格和第i种燃料的单位价格，n1代表铁矿粉的种类数，n2代表厂内循环料的种类数，n3代表熔剂的种类数，n4代表燃料的种类数。
[0008]优选的，为了便于系统处理，将各原燃料占总原燃料的配比的集合表示为,其中D表示原燃料的种类数，D=n1+n2+n3+n4，表示为第i种原燃料在混合料中的配比，则烧结工艺数学模型简化为：；
[0009]其中，F(x)表示以表示的单位混合料的成本，生产工艺对原燃料配比约束：；
[0010]其中和别表示第i种原燃料在混合料中的配比取值范围的下限和上限。
[0011]进一步的，烧结成分约束条件为：；
[0012]其中，表示第i种原料中G成分的含量，表示为第i种原料的烧损LOI，表示G成分的下限值，表示G成分的上限值。
[0013]优选的，G包括TFe、SiO2、Al2O3、MgO、磁铁矿、褐铁矿、氧化铁皮、S、K、Na、As、Pb和Zn成分。
[0014]进一步的，设定矿粉最小使用比例，继续对步骤6中的最优配料方法，进行判断：混匀矿配比中是否含有低于约束的使用最小比例的矿粉，如果求解矿粉比例包含使用比例低于约束的最小使用比例的，将该矿粉的使用上限赋值为0，其他约束条件不变，重新调用fmincon函数进行优化求解。
[0015]进一步的，设定矿粉最大使用种类数M，继续对步骤6中的最优配料方法，进行判断：混匀矿矿粉种类是否大于矿粉最大使用种类的限制，如果使用的混匀矿矿粉种类数目大于矿粉最大使用种类，筛选矿粉使用量排前M种的矿粉，其他矿粉在混合料中配比的上限值设置为0，约束条件不变，重新调用fmincon函数进行优化求解。
[0016]优选的，约束条件还包括：；
[0017]其中，表示烧结矿Al2O3和SiO2的质量比值约束下限，表示烧结矿Al2O3和SiO2的质量比值约束上限。
[0018]优选的，约束条件还包括：；
[0019]其中，表示烧结矿CaO和SiO2质量比值，表示烧结矿CaO和SiO2的质量比值约束下限，表示烧结矿CaO和SiO2的质量比值约束上限。
[0020]与现有技术相比，本专利技术的有益效果：本专利技术的目的是针对现有技术存在的上述问题，克服现有技术的不足之处，设计一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，对烧结配料过程进行优化，增加了求解过程约束能力，提高优配结果与实际生产的匹配度，降低生产成本，改善产品质量稳定性，提高生产效率。
[0021]1.本专利技术基于生产工艺和烧结成分量等结合实际生产的约束限制，相较于传统的配料方法和其他优化算法，在实际生产中表现出更高效、更精准、更可控的特点，对于提升钢铁、铁合金、耐火材料等行业的生产效率和经济效益具有重大意义。
[0022]2.本专利技术不仅对线性模型适用，也能够应用于非线性模型，求解速度快、精度高、适应性强。
[0023]3.本专利技术能够实现精准的烧结配料优化，有效降低生产成本和冶炼陈本，并减轻人工配料的工作量，从而提高生产效率和产品质量的稳定性。
[0024]4.本专利技术还考虑到优配结果中矿粉的最小使用比例、供应量等实际因素，使得配矿方案结果更加合理和实用。
附图说明
[0025]图1是本专利技术的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法的步骤框架图；图2是本专利技术的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法的流程图。
具体实施方式
[0026]下面结合附图以及具体实施方法对本专利技术一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法作进一步详细说明。
[0027]本专利技术提出一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，如图1和图2所示，包括如下步骤：1、收集使用本系统的烧结机工艺参数及其对应高炉对烧结矿成分需求，针对该生产条件进行烧结配料优化。工艺参数包括：TFe、SiO2、Al2O3、MgO、S、K、Na、As、Pb、Zn、Al2O3/SiO2、碱度R2(CaO/SiO2)、磁铁矿、褐铁矿、氧化铁皮、优配结果中矿粉的最小使用比例、矿粉最大使用种类，烧结中元素分配率和烧结矿产量。
[0028]2、收集当前市场行情下可用于配料的原料、辅料、燃料的成分数据、到厂价格，作为优化配矿的原燃料；3、基于烧结工艺原燃料配比和单位成本，建立烧结工艺数学模型，将配料优化问题转化为一个约束优化模型问题。建成的模型为：；
[0029]其中，分别表示第i种铁矿粉占混合料的配比、第i种厂内循环料
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：收集一定生产条件下的原燃料的需求；步骤2：收集当前市场行情下原燃料的单位成本；步骤3：基于烧结工艺原燃料配比和单位成本，建立烧结工艺数学模型；步骤4：设置烧结工艺数学模型中生产工艺对原燃料配比约束，设定各种原燃料在混合料中质量配比的使用上下限；步骤5：设置烧结工艺数学模型中烧结成分的约束条件，设定各烧结成分的上下限约束，进而得到各种原燃料在混合料中配比的约束表达式；步骤6：基于生产工艺对原燃料配比约束和烧结成分的约束条件的共同约束，调用fmincon函数应用到烧结工艺数学模型中进行求解，得到最优原燃料在混合料中配比作为烧结配料的优化方案输出。2.根据权利要求1所述的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，其特征在于：步骤3中烧结工艺数学模型为：；其中，F为单位混合料的成本，分别表示第i种铁矿粉占混合料的配比、第i种厂内循环料占混合料的配比、第i种熔剂占混合料的配比和第i种燃料占混合料的配比，单位均为百分比，分别代表第i种铁矿粉的单位价格、第i种厂内循环料的单位价格、第i种熔剂的单位价格和第i种燃料的单位价格，n1代表铁矿粉的种类数，n2代表厂内循环料的种类数，n3代表熔剂的种类数，n4代表燃料的种类数。3.根据权利要求2所述的一种基于fmincon函数的烧结配料优化方法，其特征在于：为了便于系统处理，将各原燃料占总原燃料的配比的集合表示为,其中D表示原燃料的种类数，D=n1+n2+n3+n4，表示为第i种原燃料在混合料中的配比，则烧结工艺数学模型简化为：；其中，F(x)表示以表示的单位混合料的成本，生产工艺对原燃料配比约束：；其中和别表示第i种原燃料在混合料中的配比取值范围的下限和上限。4.根据权利要求2所述的一种基于f...

【专利技术属性】
技术研发人员：周荣宝，杨代伟，陈鹏飞，
申请(专利权)人：江苏永钢集团有限公司，
类型：发明
国别省市：